Modelos de Lenguaje Multimodales El Futuro de la Inteligencia Artificial (IA)
Modelos de Lenguaje Multimodales El Futuro de la IA
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son modelos informáticos capaces de analizar y generar texto. Se entrenan con una gran cantidad de datos textuales para mejorar su rendimiento en tareas como la generación de texto e incluso la codificación.
La mayoría de los LLM actuales son solo de texto, es decir, se destacan solo en aplicaciones basadas en texto y tienen una capacidad limitada para entender otros tipos de datos.
Ejemplos de LLM solo de texto incluyen GPT-3, BERT, RoBERTa, etc.
En cambio, los LLM multimodales combinan otros tipos de datos, como imágenes, videos, audio y otros tipos de entradas sensoriales, junto con el texto. La integración de la multimodalidad en los LLM aborda algunas de las limitaciones de los modelos de solo texto actuales y abre posibilidades para nuevas aplicaciones que antes eran imposibles.
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El recientemente lanzado GPT-4 de Open AI es un ejemplo de LLM multimodal. Puede aceptar imágenes y texto como entradas y ha demostrado un rendimiento a nivel humano en numerosas pruebas.
Auge de la IA multimodal
El avance de la IA multimodal se puede atribuir a dos técnicas cruciales de aprendizaje automático: Aprendizaje de representación y aprendizaje por transferencia.
Con el aprendizaje de representación, los modelos pueden desarrollar una representación compartida para todas las modalidades, mientras que el aprendizaje por transferencia les permite aprender conocimientos fundamentales antes de ajustarse a dominios específicos.
Estas técnicas son esenciales para hacer que la IA multimodal sea factible y efectiva, como se puede observar en los avances recientes como CLIP, que alinea imágenes y texto, y DALL·E 2 y Stable Diffusion, que generan imágenes de alta calidad a partir de indicaciones de texto.
A medida que los límites entre las diferentes modalidades de datos se vuelven menos claros, podemos esperar que más aplicaciones de IA aprovechen las relaciones entre múltiples modalidades, marcando un cambio de paradigma en el campo. Los enfoques ad hoc se volverán gradualmente obsoletos y la importancia de comprender las conexiones entre varias modalidades solo seguirá creciendo.
Funcionamiento de los LLM multimodales
Los modelos de lenguaje solo de texto (LLM) funcionan con el modelo transformer, que les ayuda a entender y generar lenguaje. Este modelo toma texto de entrada y lo convierte en una representación numérica llamada “embedding de palabras”. Estos embeddings ayudan al modelo a entender el significado y el contexto del texto.
Luego, el modelo transformer utiliza capas de “atención” para procesar el texto y determinar cómo se relacionan las diferentes palabras en el texto de entrada. Esta información ayuda al modelo a predecir la siguiente palabra más probable en la salida.
Por otro lado, los LLM multimodales trabajan no solo con texto, sino también con otros tipos de datos, como imágenes, audio y video. Estos modelos convierten el texto y otros tipos de datos en un espacio de codificación común, lo que significa que pueden procesar todo tipo de datos utilizando el mismo mecanismo. Esto permite que los modelos generen respuestas que incorporan información de múltiples modalidades, lo que lleva a salidas más precisas y contextuales.
¿Por qué se necesitan modelos de lenguaje multimodales?
Los LLM solo de texto como GPT-3 y BERT tienen una amplia gama de aplicaciones, como escribir artículos, componer correos electrónicos y programar. Sin embargo, este enfoque solo de texto también ha destacado las limitaciones de estos modelos.
Aunque el lenguaje es una parte crucial de la inteligencia humana, solo representa una faceta de nuestra inteligencia. Nuestras capacidades cognitivas dependen en gran medida de la percepción y las habilidades inconscientes, en gran medida moldeadas por nuestras experiencias pasadas y nuestra comprensión de cómo funciona el mundo.
Los LLM entrenados solo en texto tienen limitaciones inherentes en su capacidad para incorporar sentido común y conocimiento del mundo, lo que puede resultar problemático para ciertas tareas. Ampliar el conjunto de datos de entrenamiento puede ayudar hasta cierto punto, pero estos modelos aún pueden encontrar brechas inesperadas en su conocimiento. Los enfoques multimodales pueden abordar algunos de estos desafíos.
Para comprender esto mejor, consideremos el ejemplo de ChatGPT y GPT-4.
Aunque ChatGPT es un modelo de lenguaje notable que ha demostrado ser increíblemente útil en muchos contextos, tiene ciertas limitaciones en áreas como el razonamiento complejo.
Para abordar esto, se espera que la próxima iteración de GPT, GPT-4, supere las capacidades de razonamiento de ChatGPT. Al utilizar algoritmos más avanzados e incorporar multimodalidad, GPT-4 está preparado para llevar el procesamiento del lenguaje natural al siguiente nivel, lo que le permitirá abordar problemas de razonamiento más complejos y mejorar aún más su capacidad para generar respuestas similares a las humanas.
Algunos ejemplos de LLMs multimodales
OpenAI: GPT-4
GPT-4 es un modelo multimodal grande que puede aceptar tanto imágenes como texto como entradas y generar salidas de texto. Aunque puede que no sea tan capaz como los humanos en ciertas situaciones del mundo real, GPT-4 ha demostrado un rendimiento a nivel humano en numerosas pruebas profesionales y académicas.
En comparación con su predecesor, GPT-3.5, la distinción entre los dos modelos puede ser sutil en una conversación informal, pero se hace evidente cuando la complejidad de una tarea alcanza cierto umbral. GPT-4 es más confiable y creativo y puede manejar instrucciones más matizadas que GPT-3.5.
Además, puede manejar indicaciones que involucren texto e imágenes, lo que permite a los usuarios especificar cualquier tarea de visión o lenguaje. GPT-4 ha demostrado sus capacidades en varios dominios, incluyendo documentos que contienen texto, fotografías, diagramas o capturas de pantalla, y puede generar salidas de texto como lenguaje natural y código.
Khan Academy ha anunciado recientemente que utilizará GPT-4 para alimentar a su asistente de IA Khanmigo, que actuará como tutor virtual para estudiantes y asistente de aula para profesores. La capacidad de cada estudiante para comprender conceptos varía significativamente, y el uso de GPT-4 ayudará a la organización a abordar este problema.
Microsoft: Kosmos-1
Kosmos-1 es un Modelo de Lenguaje Multimodal Grande (MLLM) que puede percibir diferentes modalidades, aprender en contexto (pocas muestras) y seguir instrucciones (sin muestras). Kosmos-1 ha sido entrenado desde cero con datos web, incluyendo texto e imágenes, pares de imágenes y subtítulos, y datos de texto.
El modelo logró un rendimiento impresionante en la comprensión, generación, percepción del lenguaje y tareas de visión del lenguaje. Kosmos-1 admite nativamente actividades de lenguaje, percepción del lenguaje y visión, y puede manejar tareas de lenguaje intensivas en percepción y lenguaje natural.
Kosmos-1 ha demostrado que la multimodalidad permite que los modelos de lenguaje grandes logren más con menos y permite que modelos más pequeños resuelvan tareas complicadas.
Google: PaLM-E
PaLM-E es un nuevo modelo de robótica desarrollado por investigadores de Google y TU Berlin que utiliza la transferencia de conocimiento de varios dominios visuales y de lenguaje para mejorar el aprendizaje de robots. A diferencia de los esfuerzos anteriores, PaLM-E entrena al modelo de lenguaje para incorporar datos de sensores en bruto del agente robótico directamente. Esto resulta en un modelo de aprendizaje de robots altamente efectivo, un modelo visual-lenguaje de propósito general de última generación.
El modelo recibe entradas con diferentes tipos de información, como texto, imágenes y una comprensión del entorno del robot. Puede producir respuestas en forma de texto simple o una serie de instrucciones textuales que pueden traducirse en comandos ejecutables para un robot basado en una variedad de tipos de información de entrada, incluyendo texto, imágenes y datos ambientales.
PaLM-E demuestra competencia tanto en tareas encarnadas como no encarnadas, como lo demuestran los experimentos realizados por los investigadores. Sus hallazgos indican que entrenar el modelo en una combinación de tareas y encarnaciones mejora su rendimiento en cada tarea. Además, la capacidad del modelo para transferir conocimiento le permite resolver tareas de robótica incluso con ejemplos de entrenamiento limitados de manera efectiva. Esto es especialmente importante en robótica, donde obtener datos de entrenamiento adecuados puede ser un desafío.
Limitaciones de los LLM Multimodales
Los seres humanos aprenden de forma natural y combinan diferentes modalidades y formas de comprender el mundo que les rodea. Por otro lado, los LLM Multimodales intentan aprender simultáneamente el lenguaje y la percepción, o combinar componentes pre-entrenados. Si bien este enfoque puede llevar a un desarrollo más rápido y una mejor escalabilidad, también puede resultar en incompatibilidades con la inteligencia humana, que pueden manifestarse a través de comportamientos extraños o inusuales.
Aunque los LLM Multimodales están avanzando en la solución de algunos problemas críticos de los modelos de lenguaje modernos y los sistemas de aprendizaje profundo, aún existen limitaciones que deben abordarse. Estas limitaciones incluyen posibles discrepancias entre los modelos y la inteligencia humana, lo que podría dificultar su capacidad para cerrar la brecha entre la IA y la cognición humana.
Conclusión: ¿Por qué son los LLM Multimodales el futuro?
Actualmente nos encontramos en la vanguardia de una nueva era en inteligencia artificial, y a pesar de sus limitaciones actuales, los modelos multimodales están listos para tomar el control. Estos modelos combinan múltiples tipos de datos y modalidades y tienen el potencial de transformar por completo la forma en que interactuamos con las máquinas.
Los LLM Multimodales han logrado un éxito notable en la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, en el futuro, podemos esperar que los LLM Multimodales tengan un impacto aún más significativo en nuestras vidas.
Las posibilidades de los LLM Multimodales son infinitas y apenas hemos comenzado a explorar su verdadero potencial. Dado su inmenso prometedor, está claro que los LLM Multimodales desempeñarán un papel crucial en el futuro de la IA.
